import pymysql

# coding:utf-8
import pandas as pd
import csv
import re
import numpy as np
from datetime import datetime

dou1 = pd.read_excel(r'G:\工作\2025年订单\10月\财务匹配\保单明细-1.xlsx', dtype={'订单编号': str})

dou1['平台'] = '抖音1'

dou2 = pd.read_excel(r'G:\工作\2025年订单\10月\财务匹配\保单明细-2.xlsx', dtype={'订单编号': str})
dou2['平台'] = '抖音2'

dou3 = pd.read_excel(r'G:\工作\2025年订单\10月\财务匹配\保单明细-3.xlsx', dtype={'订单编号': str})
dou3['平台'] = '抖音3'

dou4 = pd.read_excel(r'G:\工作\2025年订单\10月\财务匹配\保单明细-4.xlsx', dtype={'订单编号': str})
dou4['平台'] = '抖音4'

dou = pd.concat([dou1, dou2, dou3, dou4])
dou = dou[dou['保费状态'] == '已扣减']

# 读取文件
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="hui123456", db='dbtest')
# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cursor = db.cursor()

sql = """
      SELECT
          orderid2,
          zqudao
      from orderid_qd
      where MONTH (day)=10

    """
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
qd = pd.DataFrame(list(result))
qd.columns = ['订单编号', '最终渠道']

res = pd.merge(dou, qd, on='订单编号', how='left')

for i in range(1, 5):
    res_dou = res[res['平台'] == f'抖音{i}']

    res_dou.to_excel(r'G:\工作\2025年订单\10月\财务匹配\渠道区分\保单明细{}店.xlsx'.format(i))

ress = res.groupby([res['最终渠道']], as_index=False).agg(保费总=('支付保费', 'sum'))
ress.to_excel(r'G:\工作\2025年订单\10月\财务匹配\渠道区分\保单明细.xlsx')



# --------------------------------------------------------------------------------
# 运行 渠道明细 莫删除

#读取文件
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="hui123456", db='dbtest')
# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cursor = db.cursor()

sql="""
     	SELECT orderid2, zqudao ,shop  from orderid_qd where  MONTH(day)=10

     """
cursor.execute(sql)
result=cursor.fetchall()
qd=pd.DataFrame(list(result))
qd.columns=['订单编号','最终渠道','店铺']

for i  in range(1,5):
    res_dou=qd[qd['店铺']==f'抖音{i}']

    res_dou.to_excel(r'G:\工作\2025年订单\10月\财务匹配\渠道区分\渠道明细{}店.xlsx'.format(i))



#  注意  需要 依次跑  两个程序
#  1. 保单明细
#  2. 渠道明细

